Digital Health Secondary Prevention Using Co-Design Procedures: Focus Group Study With Health Care Providers and Patients With Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myocardial infarction (MI) is a debilitating condition and a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Digital health is a promising approach for delivering secondary prevention to support patients with a history of MI and for reducing risk factors that can lead to a future event. However, its potential can only be fulfilled when the technology meets the needs of the end users who will be interacting with this secondary prevention. OBJECTIVE: We aimed to gauge the opinions of patients with a history of MI and health professionals concerning the functions, features, and characteristics of a digital health solution to support post-MI care. METHODS: Our approach aligned with the gold standard participatory co-design procedures enabling progressive refinement of feedback via exploratory, confirmatory, and prototype-assisted feedback from participants. Patients with a history of MI and health professionals from Australia attended focus groups over a videoconference system. We engaged with 38 participants across 3 rounds of focus groups using an iterative co-design approach. Round 1 included 8 participants (4 patients and 4 health professionals), round 2 included 24 participants (11 patients and 13 health professionals), and round 3 included 22 participants (14 patients and 8 health professionals). RESULTS: Participants highlighted the potential of digital health in addressing the unmet needs of post-MI care. Both patients with a history of MI and health professionals agreed that mental health is a key concern in post-MI care that requires further support. Participants agreed that family members can be used to support postdischarge care and require support from the health care team. Participants agreed that incorporating simple games with a points system can increase long-term engagement. However, patients with a history of MI emphasized a lack of support from their health care team, family, and community more strongly than health professionals. They also expressed some openness to using artificial intelligence, whereas health professionals expressed that users should not be aware of artificial intelligence use. CONCLUSIONS: These results provide valuable insights into the development of digital health secondary preventions aimed at supporting patients with a history of MI. Future research can implement a pilot study in the population with MI to trial these recommendations in a real-world setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».